Poro 34B calcolatore TPS

Apri i pesi High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku 34.2B parametri December 2023

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

132 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 21.4 tok/s

Scheda più veloce

B200

99.1 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Poro 34B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

132 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
99.1 tok/s 59–159 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	37.3 GB	Q8_0	Comodo
99.1 tok/s 59–159 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	37.3 GB	Q8_0	Comodo
79.1 tok/s 47–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.3 GB	Q8_0	Comodo
79.1 tok/s 47–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	37.3 GB	Q8_0	Comodo
63.3 tok/s 38–101 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
60.6 tok/s 36–97 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.3 GB	Q8_0	Comodo
60.6 tok/s 36–97 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	37.3 GB	Q8_0	Comodo
58.0 tok/s 35–93 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	37.3 GB	Q8_0	Comodo
51.4 tok/s 31–82 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
51.4 tok/s 31–82 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
51.4 tok/s 31–82 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
48.8 tok/s 29–78 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.6 tok/s 25–67 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	37.3 GB	Q8_0	Comodo
41.4 tok/s 25–66 · bassa fiducia	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q5_K_M	Stretto
41.4 tok/s 25–66 · bassa fiducia	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	25.4 GB	Q5_K_M	Stretto
39.6 tok/s 24–63 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q5_K_M	Stretto
39.6 tok/s 24–63 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	25.4 GB	Q5_K_M	Stretto
38.3 tok/s 23–61 · bassa fiducia	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	21.4 GB	Q4_K_M	Stretto
34.9 tok/s 21–56 · bassa fiducia	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	21.4 GB	Q4_K_M	Stretto
31.7 tok/s 19–51 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.3 GB	Q8_0	Comodo
31.7 tok/s 19–51 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	37.3 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku
Tipo di organizzazione: Research collective,Academia
Paese: Multinational, Finland
Pubblicato: 14 December 2023
Autori: Risto Luukkonen, Jonathan Burdge, Elaine Zosa, Aarne Talman, Ville Komulainen, Väinö Hatanpää, Peter Sarlin, Sampo Pyysalo

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Code generation, Language modeling/generation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 34.2B
Dati di addestramento: 1,000,000,000,000 tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.1 × 10²³ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: AMD Radeon Instinct MI250X
Chip utilizzati: 512
Consumo energetico: 507.5 kW

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source
Hugging Face: LumiOpen

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Poro 34B and the Blessing of Multilinguality
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Poro 34B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Poro 34B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

RTX A4500

Memoria necessaria

17.4 GB

Più veloce

99.1 tok/s

Poro 34B raggiunge un conteggio di parametri di 34.2B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 132.

Il punto di ingresso è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 21.4 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 99.1 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Poro 34B è stato pubblicato da High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku, nel paese registrato come Multinational, durante December 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è research collective,Academia.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di code generation, Language modeling/generation.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione LumiOpen.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 21.0 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 103 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.1 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come AMD Radeon Instinct MI250X. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 1,000,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Poro 34B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Poro 34B, avere bisogno di circa 17.4 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Poro 34B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per velocità

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Poro 34B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 99.1 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Poro 34B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Poro 34B.

Risposte

Poro 34B — domande comuni

Poro 34B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è RTX A4500, con una capacità di memoria di 20 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 17.4 GB, e produce approssimativamente 21.4 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 132.

Poro 34B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 99.1 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 103.

Poro 34B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 17.4 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Poro 34B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 21.4 GB e generando approssimativamente 38.3 token al secondo. Il fit è stretto.

Poro 34B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Poro 34B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 34.2B. https://huggingface.co/LumiOpen/Poro-34B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Poro 34B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da High-Performance Language Technologies (HPLT),University of Turku, basato su Multinational, un'organizzazione categorizzata come research collective,Academia.

Poro 34B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in December 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Poro 34B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code generation, Language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Poro 34B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione LumiOpen. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Poro 34B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come AMD Radeon Instinct MI250X. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Poro 34B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 7.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Poro 34B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 132. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Poro 34B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Poro 34B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 59–159 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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Guardandolo dall'altro lato?

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